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Enregistrement W2981103643 · doi:10.1111/geb.13014

Lower elevation animal species do not tend to be better competitors than their higher elevation relatives

2019· article· en· W2981103643 sur OpenAlexafffund
Benjamin G. Freeman

Notice bibliographique

RevueGlobal Ecology and Biogeography · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesBanting Research Foundation
Mots-clésInterspecific competitionEcologyBiologyAggressionElevation (ballistics)Range (aeronautics)Competition (biology)LatitudeTaxonStorage effectZoologyGeographyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aim What factors set species' range edges? One general hypothesis, often attributed to Darwin and MacArthur, is that interspecific competition prevents species from inhabiting the warmest portions along geographic gradients (i.e., low latitudes or low elevations). A prediction arising from this Darwin–MacArthur hypothesis is that lower elevation species are better competitors than related higher elevation species. An alternative prediction is that higher elevation animal taxa will tend to be better competitors because they will tend to be larger (Bergmann's rule). Here, I test these opposing predictions. Location Global. Time period 1971–2019. Major taxa studied Birds, mammals, amphibians, fishes. Methods I conducted a meta‐analysis of studies that measured pairwise behavioural aggression between species‐pairs of closely related animals where the two species inhabit divergent elevational distributions. Results I found that (a) interspecific aggression appears to be a reliable indicator of interspecific competition; (b) elevational position was not consistently linked to interspecific aggression—while lower elevation songbird species in the tropics showed stronger interspecific aggression in response to playback experiments, higher elevation species showed stronger interspecific aggression in direct observations of interspecific aggression across a range of taxa and latitudes; (c) body size was a good predictor of pairwise interspecific aggression and (d) there was limited evidence for Bergmann's rule. Main conclusions My results do not support the longstanding prediction that lower elevation animals are generally better competitors than their higher elevation relatives. Instead, patterns of interspecific aggression are linked to body size, with larger animals showing more aggression towards smaller relatives than vice versa. Hence, a trait—body size—that is idiosyncratically related to elevational position appear to determine the outcome of pairwise behavioural interactions. Last, I consider these results in the context of the hypothesis that behavioural interactions may impact rates of upslope range shifts associated with recent warming.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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